Apresentação atv4

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Máquina de aprendizagem convencional para Escolha Social

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Apresentação atv4

  1. 1. Máquina de aprendizagem convencional para Escolha Social Autores: John A. Doucette, Kate Larson, and Robin Cohe Resumido por: Douglas Fernandes
  2. 2. Definição A teoria da escolha social estuda como as preferências individuais se agregam para formar uma preferências coletiva. Existe um grande número de regras de votação possível mas a maioria se baseia no conceito de classificação das cédulas. No sistema deste problema, Regra de Borda, o eleitor não aponta sua escolha mas uma ordem de escolha. Assim, é possível selecionar um alternativa de compromisso e evitar as escolhas polarizadas. Por outro lado, os eleitores precisam estar preparados para fazer uma escolha completa.
  3. 3. Exemplo Um exemplo de país que utiliza é a Austrália onde as cédulas não classificadas são simplesmente tratadas como ausência. Ex: Em 10 candidatos, o eleitor marcou apenas os 3 mais importantes, a cédula é eliminada da contagem.
  4. 4. Aplicações O ato de votar é lidar com a tomada de decisão em grupo e existem muitas aplicações que utilizam IA e multiagentes inteligentes para produzir a preferência de voto.
  5. 5. Uma nova abordagem Os autores propuseram uma nova aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para prever os componentes em falta das cédulas através dos padrões das informações dos eleitores. O objetivo é fundir a técnica de escolha social com a aprendizagem de máquina. Para isso, eles dividiram o problema em 2: 1) A técnica de aprendizagem de máquina é usada para gerar uma conclusão sobre as cédulas parciais; 2) A regra de votação é aplicada para completar e escolher o vencedor.
  6. 6. Completando o voto Para compreender como completar um voto, veja o exemplo de um questionário onde se pergunta a idade e não é respondido, nesse caso, apenas completar com a idade média é simples mas o resultado pode ser mais sofisticado considerando a idade de outro com característica demográfica similar.
  7. 7. Algorítimo desenvolvido Considerando as variáveis: O: Conjunto de alternativas- vetor de candidatos R: Matriz de cédulas- Cédulas preenchidas S: Regra padrão de votação- Regra de borda C: Algorítimo de classificação- Para treinar a classificação da amostra
  8. 8. Algorítimo desenvolvido Algoritimo para seleção da alternativa vencedora numa eleição com votos parciais usando a imputação 1: function IMPUTE_BALLOTS (O,R,S,C) 2: for all 2 ≤ j ≤ |O| do 3: LET cj ← C(Rcj ) 4: SET missing ← Rj Rcj 5: for all 2 ≤ k ≤ j do 6: missing ← ck ( missing ) 7: end for 8: SET R’j ← Rcj ∪ missing 9: end for 10: RETURN o’ ← S(R’|O| ) 11: end function
  9. 9. Imputação com escolha social Teorema: Todo algorítimo de classificação quando usado para imputar informação perdida em cédulas via Algorítimo 1, é equivalente a uma função de escolha social.
  10. 10. Os autores acreditam que a eficácia do processo é dependente da escolha verdadeira dos eleitores. A aplicação foi validada com dados publicados em preflib.org A nova técnica desempenhou muito bem e obteve uma eficácia na maioria dos casos selecionados. Eficácia, Validação e Resultados
  11. 11. Os autores concluem que o modelo funciona bem dentro de muitas regras de votação, não apenas na Regra de Borda. Conclusão
  12. 12. John A. Doucette, Kate Larson, and Robin Cohe. Conventional Machine Learning for Social Choice. 29ª AAAI Conference on Artificial Intelligence. Texas USA. 2015 Referência

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